L’adoption d’enfants et le recours à la reproduction assistée : interconnexions et déplacements
Bibliographic record
Abstract
Cet article 1 a pour objectif d’établir le dialogue entre deux recherches portant l’une sur le domaine de la reproduction assistée (RA) et l’autre sur l’adoption d’enfants au Brésil. Il s’agit d’explorer des stratégies d’analyse et les possibles déplacements et interpénétrations entre ces deux champs, dans un contexte de croissance et d’expansion de l’utilisation de la technologie reproductive au Brésil. À partir des éléments de la recherche, j’analyse la logique sous-jacente dans chacun de ces champs, dont notamment les options possibles et les possibilités de choix des caractéristiques désirées pour un enfant et la dimension symbolique attribuée à l’expérience de la grossesse ou à la rencontre de l’enfant adopté. Encore que le résultat attendu à la fin de chacun de ces processus soit le même – avoir un enfant – le recours à la RA semble précéder la décision d’adopter. Le parcours de certains couples brésiliens inféconds à la recherche d’une descendance pointe vers la valorisation de l’emploi de la RA dans le processus de leur habilitation pour l’adoption. Leurs tentatives auraient une fonction rituelle et symbolique d’élaboration du deuil de l’enfant biologique, ce qui les aiderait à consolider la décision d’adopter un enfant sans lien génétique avec eux.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.007 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".